[目的] 土壤水分反演是制约水文、气象等领域实现土壤水分准确、快速获取的技术难点。[方法] 本文基于Dubois模型,利用Sentinel-1雷达数据、同期Sentinel-2光学影像数据、传统烘干法与时域反射仪(TDR)原位测量土壤水分数据,构建了稀疏植被区与裸土区的土壤水分反演模型,通过累积分布函数(CDF)校正得到研究区土壤湿度图。[结果] TDR原位测量与传统烘干法获得的土壤水分数据有较高一致性(R²=0.917,RMSE=0.038 7 m³·m^-3);TDR测量数据与模型反演结果也较为吻合(R²=0.706,RMSE=0.040 6 m³·m^-3);经CDF方法校正后,RMSE由0.040 6 m³·m^-3降低为0.028 9 m³·m^-3,KS统计量由0.173 1降低为0.086 5。[结论] 研究表明,TDR设备测量的数据能够支撑高时空分辨率的地表水分监测,CDF方法有助于提升数据质量,可为地表土壤水分反演提供思路和借鉴。

[目的] 准确估算冰川的流速对冰崩-泥石流等冰川链式灾害的预警具有重要意义。[方法] 传统的偏移量追踪方法能提取大梯度的冰川流速,但其精度受限于影像分辨率。本文提出了SAR自聚焦偏移量追踪方法,通过牺牲时间分辨率提高偏移量追踪结果的精度。利用中等分辨率Sentinel-1数据,提取并分析了色东普冰川不同季节的运动特征,并与高分辨率卫星涪城一号的结果进行对比验证。[结果] 结果表明,自聚焦方法能有效提取中等分辨率影像下的冰川流速,其结果与高分辨率数据结果一致;且色东普沟东部的冰川存在明显的季节性差异,但西部的冰川无明显的季节性变化。[结论] 自聚焦方法在中等分辨率SAR数据下提取山地冰川流速具有较大的应用潜力。

[目的] 本文旨在探究不同时序遥感指数在土壤盐分预测中的应用,解决单时相遥感数据在土壤盐分预测中受时段特异性限制、泛化能力弱等问题。[方法] 首先基于2023年Landsat 8/9月时序影像,构建6组不同类型遥感指数组合,并与生成的5、9月单时相组合进行对比;然后采用留一法筛选冗余样点,利用随机森林构建土壤盐分预测模型;最后结合SHAP方法分析特征贡献,利用主成分分析探究冗余样点影响。[结果] 时序模型优于单时相模型,通过植被、水分与盐分指数的特征耦合,组合5在时序场景下表现最优。时序数据整合植被生长与水分转移全周期信息,有效克服单时相数据局限性;多维均衡的特征组合能抑制冗余样本干扰,提升模型稳定性;不同类型遥感指数对盐分的响应及预测贡献存在差异,且与指数类型密切相关。[结论] 随机森林结合多维度时序指数特征耦合与冗余样点控制的技术方案,在土壤盐分预测中具有有效性,可为区域土壤盐渍化监测提供可靠技术支持。

[目的] 青藏高原被称为“亚洲水塔”,研究其湖泊水位变化对区域生态稳定及气候变化具有重要意义。[方法] 本文以青藏高原的纳木错湖为例。首先,通过SWOT卫星数据提取纳木错湖水位;然后,利用DAHITI及HydroWeb测高水位数据集验证SWOT水位精度;最后,分析降水对纳木错湖水位变化影响。[结果] 结果表明,SWOT卫星提取的水位与DAHITI、HydroWeb测高水位相关性和一致性较好,100 m空间分辨率下不同质量等级组合的SWOT水位与DAHITI、HydroWeb水位的RMSE平均值分别为0.102和0.054 m;相关系数R²平均值分别为0.865和0.942。纳木错湖水位变化与降水量变化呈现出明显的正相关,整体变化趋势基本一致,降水是影响纳木错湖水位变化的原因之一。[结论] 本文研究验证了SWOT卫星在监测纳木错湖水位的可行性,为进一步研究青藏高原湖泊水位与气候变化之间的关系提供了科学依据。

[目的] 针对城市复杂环境下全球卫星导航系统与惯性导航系统紧组合模糊度固定难题,本文提出了一种基于质量控制的模糊度分步固定方法。[方法] 首先通过扩展卡尔曼滤波新息序列和IGG-Ⅲ抗差估计实现卫星数据质量分类,将模糊度划分为高质量与低质量子集。然后采用分步固定策略,对高质量子集进行降相关处理,通过Bootstrapping成功率和固定失败率比检验的双重验证后,将其作为约束条件更新低质量子集浮点解,进而完成最终固定。[结果] 试验表明,相较于传统方法,本文方法将模糊度固定成功率由50.62%提升至92.18%,有效固定率达91.58%,东、北、天3个方向的RMSE分别降低50.1%、48.7%、47.3%。[结论] 本文方法显著提升了城市环境下模糊度固定成功率和定位精度,为车载导航提供了有效的质量控制方案。

[目的] 本文旨在评估国际GNSS服务提供的IGU与IGF精密星历对GNSS反演大气可降水量(PWV)精度的影响。[方法] 基于GNSS水汽遥感原理,利用RTKLIB处理全球多模GNSS实验(MGEX)跟踪网中8个代表测站2024年1月的观测数据,以ERA5再分析资料的PWV为基准,通过平均偏差、均方根误差、标准差及相关系数定量比较两种星历的反演结果。[结果] 结果表明,IGF星历反演PWV的整体精度更高,其RMSE和标准差均为1.9 mm,优于IGU星历的2.1 mm。PWV反演精度呈明显纬度差异,中高纬度地区精度(RMSE约1.4 mm)显著优于赤道附近(RMSE约2.5 mm)。PWV时序变化与降水量密切相关,短时快速上升(如增幅超过5 mm)后常伴随降雨发生。[结论] 本文研究证明了IGF星历在PWV反演中具有更高的可靠性,GNSS反演PWV不仅能反映水汽的时空分布特征,还可为短临降雨预报提供有效信息,对推动GNSS水汽遥感业务化应用具有参考意义。

[目的] 针对容积卡尔曼滤波(CKF)在实际应用中存在噪声异常时,系统不稳定和状态协方差矩阵非正定导致滤波发散等问题,本文提出了一种改进的后向平滑抗差自适应(SRCKF)组合导航算法。[方法] 在SRCKF算法的基础上进行后向平滑,提高了滤波的精度,同时引入自适应因子调节预测状态向量和量测向量的互协方差矩阵,减弱观测异常对系统的影响。[结果] 采用仿真与实测数据试验进行分析,本文算法具有更高的滤波精度,对于减弱测量噪声突变带来的影响有良好的效果。[结论] 该算法提高了系统的抗干扰能力,为GNSS/INS组合导航数据后处理提供了参考价值。

[目的] 本文旨在评估不同电离层改正产品对智能手机单频GNSS标准单点定位性能的提升效果。[方法] 以华为Mate40与vivo iQOO智能手机为测试终端,对比分析基于广播星历的Klobuchar模型与国际GNSS服务提供的实时(RT-GIM)、快速(RAP-GIM)及最终(FIN-GIM)全球电离层图产品在标准单点定位中的表现。[结果] 在Klobuchar模型改正下,华为Mate40与vivo iQOO智能手机在北、高方向的RMSE分别为3.85、8.25 m和5.76、8.33 m;使用RT-GIM后,分别降至2.35、6.61 m和3.87、6.45 m;采用FIN-GIM可进一步优化至2.29、6.42 m和3.47、5.94 m,RAP-GIM性能与之接近。[结论] IGS电离层产品显著优于Klobuchar模型,其中FIN-GIM综合表现最优,可为智能手机及单频GNSS终端定位提供有效参考。

[目的] 针对GNSS坐标时间序列中非平稳噪声抑制难度大、传统方法普适性不足的问题,本文提出了一种基于深度残差收缩网络(DRSN)的降噪方法。[方法] 首先构建具有通道注意力机制的一维卷积神经网络架构,通过残差连接避免梯度消失现象;然后利用全局平均池化和全连接层动态计算特征通道阈值,设计自适应阈值处理实现噪声抑制与信号细节的高度保真。[结果] 仿真试验表明,相较于传统变分模态分解、互补集成经验模态分解及深度神经网络方法,本文方法的均方根误差分别降低41.6%、35.8%和15%,信噪比提升至29.82 dB,相关系数达0.998 5;实测数据试验中,本文方法在3个监测站的均方根误差较最优对比方法平均降低42.3%,信噪比均值达98.18 dB。[结论] 本文方法明显优于其他传统方法,可为GNSS高精度定位与地表变形监测提供新的思路。

[目的] 全球高程基准统一需依靠高精度重力场模型,然而现有模型精度与分辨率仍存在不足。[方法] 为此,本文利用高阶重力场模型EGM2008与剩余地形模型对GRACE/GOCE重力场模型进行扩展,构建组合重力场模型,以补偿其截断误差。基于组合重力场模型与巴西境内GNSS/水准数据,确定了该区域的高程基准垂直参数。[结果] 频谱分析显示,卫星重力场模型在200阶次前具有较低的大地水准面阶误差与较高的信噪比。以GNSS/水准数据验证,所有组合模型的精度均优于GRACE/GOCE模型和EGM2008模型。其中,GMMG2021S_EGM2008_RTM组合模型表现最优,其精度较Tongji-GMMG2021S模型约提升41%,较EGM2008模型提升11%。最终计算得出巴西高程基准重力位值为62 636 849.27 m²·s^-2,其与全球基准的位差和垂直偏差分别约为4.13 m²·s^-2与42.2 cm,表示巴西高程基准高于全球基准约42.2 cm。[结论] 研究表明,通过谱组合方法构建组合重力场模型,能有效提升模型分辨率与精度,可为全球高程基准的统一提供参考。

[目的] 精确获取建筑高度数据是刻画城市三维形态、分析空间结构及制定可持续发展策略的重要基础。针对区域尺度建筑高度精细获取的难题,本文以长三角城市群为研究区,旨在构建高精度建筑高度反演模型,探索多源遥感特征组合对反演精度的影响。[方法] 基于GEDI激光雷达数据构建建筑高度样本集,结合Landsat 8、Sentinel-1/2多源遥感影像,提取光谱、指数、纹理、雷达及统计等多维特征,利用随机森林算法实现建筑高度的空间反演,并从特征层面对比不同特征组合的精度表现。[结果] 结果显示,光谱、指数、纹理、雷达及统计特征的组合在区域尺度上表现最佳(R²=0.740,MAE=6.134 m,RMSE=8.651 m,MSE=74.835)。基于该最优特征组合的模型在长三角区域预测精度较高(R²=0.680,MAE=5.217 m,RMSE=6.583 m,MSE=43.332),具有良好的适应性与稳健的泛化能力。空间分布上,建筑高度呈中心高、外围低的格局,与城市发展要素显著相关,其中社会消费品零售总额与建筑高度的相关性最强,反映了城市空间集约化发展的内在规律。[结论] 本文验证了融合多源遥感特征进行区域尺度建筑高度反演的有效性,揭示了模型在不同发展水平区域的性能差异,为城市三维格局分析与可持续发展规划提供了重要技术支撑。

[目的] 针对当前多方协作场景中尚缺乏适用于遥感影像数据的稳健水印算法这一问题,本文提出了一种基于秘密分享与DCT-QIM的遥感影像数据安全多方水印算法。[方法] 首先通过分块置乱原始数据,采用加法秘密分享将影像分割为多个加密份额,并分发给不同的协作方;然后各协作方在离散余弦变换域中对各自持有的份额独立执行量化索引调制水印嵌入;最后收集所有含水印的份额,通过加法重构得到含水印影像。[结果] 试验结果表明,嵌入水印后影像的峰值信噪比达50.126 dB,结构相似性指数为0.999,水印嵌入对影像视觉质量的影响极小。在面对裁剪、旋转、高斯噪声及JPEG压缩等多种攻击时,水印信息均能被成功提取,具有良好的稳健性。此外,某一方持有不完整的份额不能恢复原始影像的任何有效信息,也防止单方私下验证、篡改、伪造水印凭证,从而有效保障了多方协作过程中的数据隐私安全。[结论] 本文算法能够在保护遥感影像数据隐私的前提下,实现安全的多方水印协同嵌入,为遥感影像数据多方协作场景下的版权保护提供技术支撑。

[目的] 以ICESat-2为代表的星载光子计数激光雷达能够直接获取地表高精度三维信息,可作为一种新型控制数据用于提高卫星影像三维定位精度。为此,本文提出了一种基于地形坡度自适应广义迭代最邻近点配准的大区域网联合平差方法。[方法] 首先设计了线状分布星载光子点云与卫星影像DSM数据全局粗配准-局部精配准策略;利用三维特征检测算法提取两类异源点云共同特征点,自动筛选生成分布均匀、数量适中、质量可靠的光子控制点,采用带附加参数有理函数模型联合平差方案,提升卫星影像三维定位精度。[结果] 与完全无控定位、Google影像和SRTM DEM辅助定位相比,资源三号卫星影像的平面精度由10.445、3.695 m提升至3.058 m,高程精度由9.916、2.796 m提升至1.821 m,相较于Google影像和SRTM DEM辅助定位,平面和高程精度分别提升17.24%、34.87%;北京三号卫星影像的平面精度由6.477、3.879 m提升至2.703 m,高程精度由5.714、2.226 m提升至0.793 m,相较于Google影像和SRTM DEM辅助定位,平面和高程精度分别提升30.32%、64.38%。[结论] 本文方法能够有效提高卫星影像三维定位精度,为提升全球测图精度提供了一种可行的技术途径参考。

[目的] 三维高斯溅射(3DGS)技术为高效、高逼真三维重建提供了新范式。在资源受限条件下,通过规划有限的视角进行补充采样,是缓解三维场景不确定性、提升其重建质量的有效手段。然而,当前研究还存在缺乏全局场景信息引导和不确定性估计局限于单一视角等问题,导致全局批量视角规划受限,限制了在其大范围自动数据采集与重建中的应用。[方法] 本文针对3DGS引入费舍尔信息,构建一种结合颜色与深度渲染梯度的场景不确定性建模方法,实现场景级不确定性估计;设计全局不确定性引导的批量视角规划策略,单次实现大范围场景的高效全局视角规划。[结果] 针对若干典型不同建筑场景的试验表明,本文提出的不确定性引导的批量视角规划方法在减少数据采集量、提升建筑重建完整性和效率方面具有显著优势。[结论] 本文实现了以最小的资源投入实现重建质量的最大化提升,提高了资源受限情况下大规模场景高逼真重建的效率,为实时环境感知与数字孪生等应用提供了技术支撑。

[目的] 针对时序InSAR方法在长大铁路沿线沉降监测中低相干区域信息缺失与整体精度难以保证的技术难题,本文提出一种优化干涉组合策略的增强型长时序MT-InSAR地表沉降监测方法。[方法] 选取途经华北平原不均匀沉降漏斗区的石家庄—黄骅港在建城际铁路设计区段为典型研究区,利用2019年1月至2022年1月获取的91景Sentinel-1A SAR影像,提取并分析了石家庄—黄骅港城际铁路沿线的地面沉降速率与累计沉降时间序列。[结果] 结果表明,铁路沿线小里程段存在显著的不均匀地面沉降,3年累计沉降最大值突破90 mm。与铁路精测网水准观测的对比校验表明,本文方法所提取的沉降信息具有较高的精度与可靠性,重点观测点位的均方根误差为2.02 mm。[结论] 本文方法及分析成果可为石家庄—黄骅港城际铁路的安全运营保障和途经区域衡水市、沧州市的地表沉降防治应用及相关领域研究提供参考。

[目的] 本文旨在揭示长三角地区碳排放影响因素,提高碳排放预测精度。[方法] 基于2010—2023年多源数据构建长三角碳排放时空数据集,利用CLCD影像提取土地利用变化特征,构建ARIMA-Transformer动态加权混合预测模型,预测碳排放趋势,并通过滚动窗口交叉验证检验模型的稳定性;采用回归分析探讨土地利用变化及其他因素对碳排放的影响。[结果] 混合模型预测精度优于单一模型,测试集R²为0.88,MAPE为4.2%,具有较好的稳定性和泛化能力。预测结果显示,长三角地区碳排放增速放缓。其中,不透水表面扩张显著促进碳排放增长,而林地扩张在一定程度上抑制了碳排放增加。[结论] 城市空间扩张是长三角碳排放增长的主要驱动因素,优化土地利用结构与推进绿色城市建设对区域低碳转型具有重要意义。

[目的] 基于卫星影像对土地资源变化图斑进行监测是实现土地资源保护的有效手段。本文旨在解决现有的时间序列预测方法在预测剧烈变化的土地资源变化图斑面积与数量时,精度与稳定性较差的问题。[方法] 本文提出了大语言模型与周期时间提示词驱动的土地资源变化图斑预测方法(LLM-CTP),首次将大语言模型引入土地资源变化图斑预测工作中,并对时间序列中每一个数值,补充周期时间提示词,实现预测精度的显著提高。[结果] 试验结果表明,利用LLM-CTP方法预测土地资源变化图斑面积和数量的平均绝对百分比误差分别为19.46%与8.69%,显著低于现有LLMTime方法(30.54%与17.91%),以及LSTM方法(22.61%与26.25%)。[结论] 本文方法为及时预警制止土地资源破坏违法行为、为压实土地资源保护责任提供了技术支撑。

[目的] 道路沿线的杆状物是构成城市道路骨架与语义场景的关键要素,其精确的实例化提取对于高精度地图制作、自动驾驶环境感知、智慧城市管理至关重要。然而当前单一数据源的提取方法难以实现几何、属性、语义信息等平衡,多源数据融合方法受数据配准精度、密度不一致与时相不匹配问题的困扰,无法满足城市场景中的道路附属设施部件级提取要求。[方法] 为解决上述问题,本文提出了一种融合车载影像和点云的道路杆状物实例化提取方法。首先,通过高精度配准实现影像纹理与点云几何结构的对齐;其次,利用点云生成的视锥包围盒进行初始聚类,以分离潜在杆状物目标;然后,结合杆状物的空间结构特征进行精确提取;最后,引入主成分分析对粘连或邻近的杆状物集群进行实例化分割。[结果] 基于广州市南沙区部分路段的测试结果表明,召回率和精确率均超过90%。[结论] 本文方法能够充分利用多源数据优势,显著提高了复杂城市场景中杆状物提取的完整性与实例分割的准确性,对提升道路场景三维理解的自动化水平具有重要价值。

[目的] 作为三维空间数字化的重要载体,传统全景影像在复杂空间构型下存在曝光不均、完整性不足、真实性缺失、拼接失真、画质欠佳等局限,难以满足高保真数字化背景下的高精度、超写实渲染要求。[方法] 本文提出了一种基于空间构型的720°高画质全景影像差异化采集与处理方法。该方法首先依据场景空间几何特征,动态规划共光心全视角差异化采集方案,连续阶段曝光获取全画幅单反影像数据,然后进行HDR处理。[结果] 单平台拼接优化可生成720°高画质全景影像。[结论] 该方法克服了大光比光影局限性,在效率、精度和画质方面表现更优,能更好适用于正常、拥挤与宽阔等多空间构型场景。

[目的] 建筑物轮廓遥感提取是自然资源调查与空间规划的重要基础。针对基于遥感的建筑物轮廓提取面临的因建筑物轮廓几何特征复杂而引起的提取精度低等问题,本文提出了融合YOLO11模型与卷积块注意力模块(CBAM)的YOLO-CBAM模型,用于建筑物轮廓遥感提取。[方法] 模型采用公开的GF-7建筑物数据集进行训练与测试,并与YOLOv8、YOLO11、融合YOLO11与CA(coordinate attention)注意力机制的YOLO-CA模型、U-Net、DeepLabV3及Mask-RCNN模型进行了比较。[结果] 试验结果显示,YOLO-CBAM模型的IoU、Dice指数、mAP@0.5值、F₁值及最大召回率(R)分别为71.1%、81.5%、74.7%、0.72及88.0%。[结论] 这些评价指标的值均优于YOLOv8、YOLO11及YOLO-CA模型,表明CBAM的引入可以有效提升YOLO11模型对遥感建筑物轮廓提取的精度。

[目的] 河道垃圾与水污染的智能监测对水生态保护、防洪安全及智慧水利建设至关重要,但现有目标检测方法在复杂河道场景下面临小目标密集、水面反光干扰强、弱纹理目标判别困难等挑战,导致精度与稳健性不足。[方法] 基于此,本文提出了改进模型FPN-YOLOv9,该模型以YOLOv9为基础,聚焦其Neck层的PAN-FPN多尺度特征融合模块,创新嵌入轻量级通道-空间双重注意力机制,动态增强关键特征响应并抑制背景噪声,显著提升对漂浮垃圾、废弃船只等典型污染物的检测能力。[结果] 试验结果表明,该模型在自建河道污染数据集上F1分数提升53.3%,准确率提高23.4%,推理高效,满足实际部署需求。[结论] 该研究为河道智能巡查与水环境动态监管提供了高效可行的技术路径,也为遥感目标检测中特征融合机制的优化设计提供了新思路。

[目的] 川藏铁路拉萨—桑日段位于青藏高原冈底斯山复杂构造带,滑坡频发,精准识别潜在滑坡风险区域,对铁路的建设与运营安全具有重要意义。[方法] 本文以川藏铁路拉萨—桑日段沿线10 km缓冲区范围为研究区,基于2021—2023年Sentinel-1A升降轨数据和SBAS-InSAR技术反演地表形变。[结果] 研究区的升降轨形变速率值分别为-41.33～15.74 mm/a、-54.45～13.9 mm/a,并进行二维形变分解获取垂向与东西向形变,结合高分影像综合识别潜在滑坡90处,所有识别结果均位于高与极高滑坡风险区,蠕变指数α均大于0,表明潜在滑坡处于缓慢加速形变阶段。[结论] 该方法可为川藏铁路沿线滑坡的预测预警与防灾减灾提供科学支撑。

[目的] 随着北斗三号卫星成功组网,北斗技术应用产业化趋势明显。除提供位置服务之外,北斗还具备短报文的能力,且不依赖运营商信号。本文拟解决无运营商信号覆盖的公路隧道施工过程中对人员安全监管的问题。[方法] 利用北斗卫星短报文的通信特点,在无运营商信号覆盖的公路隧道施工项目中搭建北斗短报文和UWB相结合的定位系统。[结果] 通过洞口空旷区的北斗短报文收发终端,实现无运营商信号情况下隧道施工人员实时位置和预警信息的稳定回传。[结论] 本文有效保障了公路建设隧道施工中的人员安全,提升了施工安全监管的智能化和精细化水平。

[目的] 城乡交错带是城乡融合发展的核心纽带,也是人地系统矛盾的集中承载区,其范围的科学识别是精准开展用地管控的重要前提。[方法] 本文以南昌市为例,构建多维特征指数识别模型,耦合自然断点法与限制性因子法,实现对城乡交错带范围的定量识别。[结果] ①模型在城乡交错带长时序识别中表现出良好的可行性与高效性,识别结果与城乡交错带本质特征高度吻合;②2000—2024年南昌市城乡交错带呈“组团涌现-快速扩张-连片扩张-稳步扩张-结构优化”的演变模式,面积由11 805.22 hm² 增至54 704.37 hm²,面积变化速率呈“V”形波动;③演变特征与南昌市国土空间总体规划布局高度契合。[结论] 本文结果为城乡交错带长时序范围界定提供了新的思路与方法。

[目的] 本文旨在精准评估武汉市屋顶光伏装机潜力以支撑城市分布式光伏规划。[方法] 本文融合武汉市手工标注数据集与公开数据集训练模型,对比多种深度学习语义分割模型以确定最优屋顶识别方案,结合城市功能区规划完成屋顶分类,并结合可利用系数计算光伏装机容量。[结果] 结果表明,最优模型屋顶分割精度达 96%以上,识别了武汉市5类屋顶资源,全市屋顶面积为522 km²,屋顶光伏装机容量38 554.64 MW,呈现“核心区密度高、远城区总量大”的格局。[结论] 本文研究通过适配武汉本地的数据集构建、模型筛选及分类潜力量化,实现了武汉市屋顶光伏地理潜力的精准量化,为武汉市分布式光伏的布局与开发提供了科学依据。

[目的] 传统地质沉降预测方法在非线性数据处理上存在不足,且RBF神经网络参数选取依赖经验,因此需解决以上问题,以实现对输电线路沿线沉降的精准预测。[方法] 本文提出了一种基于改进粒子群算法优化RBF神经网络的智能预测模型。[结果] 以昆明输电走廊沉降数据为例的对比试验表明,PSO-RBF模型在MAE、RMSE、MAPE和R²等多项指标上均优于BP、RBF、PSO-BP、SVR及LSTM等对比模型,预测结果与实测值高度吻合且泛化能力良好。[结论] 本文验证了PSO-RBF模型在地质沉降预测中的优越性与工程适用性,为相关智能预警提供了有效方法。

[目的] 海底线检测对侧扫声呐图像处理至关重要。针对现有方法自动化程度低、效率不高的问题,本文旨在实现海底线的自动且精确的提取。[方法] 对传统Canny方法进行改进,引入侧窗快速引导滤波,并融合PM非线性扩散方程抑制斑点噪声;采用Otsu算法实现双阈值自适应选取,并依据海底线的渐进性与对称性约束对断裂边缘进行修复,完成海底线精确提取。[结果] 试验结果表明,本文方法在悬浮物干扰的场景下,提取精确度由对比方法的34%～54%提升至98.71%,欧氏距离由72～85像素降至5.313像素;在无明显干扰场景下,精确度达98.27%,欧氏距离为5.382像素,均优于其他对比方法。[结论] 本研究为海底线自动化提取提供了有效方案,在有悬浮物干扰下显著提升了提取的稳健性。